Signals and Communication Technology For further volumes

178 
5 System Level Aspects for Multiple Cell Scenarios
5.1.5 Multiple Link Network - Overall Adaptation
Some general aspects of link adaptation have been discussed so far, focusing on the
system scenario of media transmission in a dense environment. It turns out that
optimization is a complex task. Many parameters, which influence each other, have
to be selected. A general link efficiency measure has been derived which allows a fair
comparison of all options. Link adaptation may start on a per link basis. Even in this
simple approach, several parameters exhibit significant interdependence. Defining
optimum parameters in a complex environment is even more demanding. Further-
more limitations due to standards and regulation have to be considered. Different
strategies are possible. In the home media network described above, optimization
may start by the selection of the best channel. In a given setup, this can be achieved
by selection of the best combinations of available antenna constellation and trans-
mission frequency. In the next step, the usage of this channel can be optimized
by careful selection of modulation and coding scheme. In our practical example,
characterized by typical amplitude transmission functions as described above, it
turns out that selecting a common scheme for all subcarriers is close to an optimum
solution. Improvements by adaptation of parameters per subcarrier would require
additional communication overhead. A practical problem might be the fact that
such techniques are not allowed in existing or upcoming standards. Further room
for significant improvements is given by selecting suitable packet sizes and MAC
procedures.
Bibliography
[1] IEEE 802.11-2007, Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical
Layer (PHY) Specifications, Jun. 2007.
[2] K. Jostschulte, R. Kays, W. Endemann, “Enhancement of Wireless LAN for
Multimedia Home Networking,” IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol.
51, No. 1, pp. 80-86, Feb. 2005.
[3] M. Lacage et al.,“IEEE 802.11 Rate Adaptation: A Practical Approach,” Proc.
ACM International Conference on Modeling, Analysis and Simulation of Wire-
less and Mobile Systems (MSWiM), Oct. 2004.
[4] J. Pavon et al., “Link Adaptation Strategy for IEEE 802.11 WLAN via Re-
ceived Signal Strength Measurement,” Proc. IEEE International Conference
on Communications (ICC), May 2003.
[5] I. Haratchev et al., “Automatic IEEE 802.11 Rate Control for Streaming Appli-
cations,” Wireless Communications and Mobile Computing, Vol. 5, No. 4, pp.
421-437, Jun. 2005.
[6] H. Koetz, R. Kays, “Efficient Dynamic Data Rate Adaptation for Wireless
Home Media Networks,” Proc. International OFDM Workshop, Aug. 2008.

Bibliography 179
[7] J. Heiskala, J. Terry, OFDM Wireless LANs: A Theoretical and Practical
Guide, SAMS Publishing, Sep. 2002.
[8] K. Jostschulte, R. Kays, W. Endemann, “Optimisation of IEEE 802.11 Based
WLAN for Home Media Networks,” Proc. International OFDM Workshop,
Aug./Sept. 2005.
[9] R. Kays, K. Jostschulte, W. Endemann, “Wireless Ad-Hoc Networks with High
Node Density for Home AV Transmission,” IEEE Trans. on Consumer Elec-
tronics, Vol. 50, No. 2, pp. 463-471, May 2004.

180 
5 System Level Aspects for Multiple Cell Scenarios
5.2 System Concept for a MIMO-OFDM-Based
Self-Organizing Data Transmission Network
C. Fellenberg, R. Grünheid, H. Rohling, Hamburg University of Technol-
ogy, Germany
5.2.1 Introduction
Future wireless communication networks will provide numerous different services
with user-specific Quality-of-Service (QoS) demands. For this reason, flexibility as
well as adaptivity have to be considered in the system concept design, the data trans-
mission technique and the medium access scheme, respectively. An efficient resource
allocation procedure in the multiple access scheme should be realized to fulfill the
individual user requirements and different data rates. The Orthogonal Frequency-
Division Multiplexing (OFDM) transmission technique offers this required flexibility
and adaptivity even in multipath propagation situations and in frequency-selective
radio channels. In the OFDM case, the total bandwidth is divided into many sub-
channels which are simultaneously modulated and transmitted in a superimposed
way. This allows for exploiting multi-user diversity (MUD) by the resource allocation
procedure.
Furthermore, in cellular networks, the OFDM transmission technique has the
additional advantage that all base stations and mobile terminals can be synchronized
in time and carrier frequency. In doing so, a so-called Single Frequency Network
(SFN) is considered for the proposed system concept. An SFN offers high flexibility
in resource allocation as the resources can be provided to those base stations which
have the highest traffic load. This concept is very promising, particularly for unequal
user distributions.
The OFDM transmission technique is very suitable for broadband radio channels
due to its ability of equalization with low computation complexity. A single subcar-
rier is affected by a narrowband channel and allows for multiple antenna techniques
(MIMO). Therefore, in this chapter, a MIMO-OFDM based transmission technique
is considered to achieve very high flexibility in digital transmission technique and
multiple access scheme as well as a high system performance. Especially, beamform-
ing techniques are treated, allowing for multiple users to be served on the same time
frequency resource. Thus, the resources to be allocated are separated in space, time,
and frequency. Moreover, depending on the channel knowledge at the transmitter,
different antenna diagrams and beam patterns are applicable.
The resource allocation scheme is integrated into the scheduler. Based on the op-
timization objectives (fairness, capacity, ...), the scheduling procedure is organized
in a cross-layer approach by taking the QoS parameters of the data link control
(DLC) layer as well as the radio channel knowledge of the physical layer into ac-
count. The goal of this chapter is to design and develop a system concept for future
wireless cellular communication networks, based on the MIMO-OFDM transmission
technique and related multiple access schemes. The resource allocation is performed
in a self-organized procedure.

5.2 System Concept for a MIMO-OFDM-Based Transmission 
181
The chapter is organized as follows. First, the different beamforming concepts are
introduced. Afterwards, the system concept is described, subdivided into allocation
of new resources and reallocation of already assigned resources. The first point
depicts the main idea of the proposed system concept, while the reallocation of
resources explains how the system performance can be further improved.
5.2.2 Beamforming Concepts
Beamforming is an efficient technique which uses appropriate weighting of multiple
antenna elements to concentrate the energy in a desired direction. The determina-
tion of the weighting is dependent on the channel knowledge. In the following two
different beamforming techniques are described, which are summarized in Table 5.1.
Table 5.1: Beamforming Techniques
channel knowledge
beamforming technique
no
fixed beams
full
zeroforcing beams
The base stations are equipped with Uniform Linear antenna Arrays (ULAs),
which consist of several antenna elements. In order to ensure roughly the same
performance in each azimuth angle direction, the service area of a base station is
subdivided into sectors of 120° width.
As mentioned before, multiple antenna techniques allow for exploiting space divi-
sion multiple access (SDMA) gains by serving multiple users simultaneously on the
same frequency and time resource.
Fixed Beams
Fixed beams are uniquely precalculated without considering the current position of
the users inside the cell. The weighting coefficients are generated using the Dolph-
Chebychev method to achieve a constant sidelobe magnitude. To cover the sector,
the number of beams is determined so that a user between two beams has a degra-
dation of 3dB compared to users in the center of a beam. To perform resource
allocation, the measured Channel Quality Indicator (CQI) by the user is signaled
back to the base station. In general, the antenna diagrams for multiple users are
not orthogonal and crosstalk can occur.
Zeroforcing Beams
In contrast to the fixed beam concept, zeroforcing beams are calculated user-specifically.
Therefore, full channel knowledge is required at the base station. For zeroforcing
beams, ideal channel knowledge is assumed to be known at the transmitter. Conse-
quently, better performance is expected, compared to fixed beams. The calculation
of the weighting coefficients w
k
is given in Eq. (5.3),
W = H
∗
(HH
∗
)
−
1
(5.3)

182 
5 System Level Aspects for Multiple Cell Scenarios
where the matrix H comprises the channel vectors h
k
of the considered users
and matrix W consists of the corresponding weighting vectors w
k
. By means of
zeroforcing beams, intra-sector interference is completely avoided for the considered
users.
For zeroforcing beams the question arises which users should be served simultane-
ously on the same frequency resource. Here, heuristic grouping approaches are used,
exploiting, e.g., the orthogonality of the channel vectors [4]. In [5] new algorithms
were proposed to exploit SDMA as well as MUD gains.
5.2.3 System Concept
MT 1
MT 5
MT 2
MT 4
MT 3
BS
BS
BS
BS
BS
BS 2
BS 1
Resource
R
X
Po
w
er
MT1
MT2
BS 1
Resource
R
X
Po
w
er
MT1
MT2
BS 1
RX
Po
we
r
MT3
MT4
MT5
BS 2
Resource
Figure 5.9: Cellular Network
This section covers the design of the proposed system concept for a MIMO-OFDM
transmission system in the described context. The scheduling of resources is based
on the CQI and the QoS parameters of the users. In addition, the cellular network is
assumed to be totally synchronized in time and frequency to fulfill the requirement of
single frequency networks supporting point-to-point connections (Fig. 5.9). In [3] it is
shown that the synchronization in an OFDM based cellular network is feasible. Due
to the carrier synchronization, the interference of neighboring cells is only observed
as co-channel interference. The base stations are equipped with multiple antennas,
while the mobile terminals make use of a single antenna. A time division duplex
(TDD) scheme is applied to separate the down- and uplink for data transmission.
The philosophy of the system concept is to incorporate high flexibility into the
system while keeping the interference on a low level. The self-organizing approach
is based on measurable and predictable interference situations in the network. In
this way, the mobile terminals as well as the base stations are able to measure the
interference situation and allocate appropriate resources. While the interference
is different for the base station and the mobile terminal, the useful power is the

5.2 System Concept for a MIMO-OFDM-Based Transmission 
183
BS 1
BS 2
Beam 1
Beam 2
Beam N
…
BS 1
Resource
RX Po
w
e
r
BS 1
Resource
RX Po
w
e
r
BS 1
Resource
RX Po
w
e
r
new MT
Resource
RX Po
w
e
r
BS 1
BS 2
Uplink
Downlink
Figure 5.10: Interference Measurement
same due to the TDD scheme. By allocating the resources for long durations, the
interference situation becomes predictable.
Compared with the classical network design, there are two main and important
additional system functions. The carrier and time synchronization is important for
the SFN functionality and the self-organized resource allocation gives high flexibility
in the network.
Allocation of New Resources
New resources are requested by new mobile terminals coming into the cellular net-
work. Alternatively, all users who need a higher data rate ask for additional re-
sources. The resource allocation procedure for users is based on the interference
power measured by the base station and the mobile terminal. The interference power
at the base station is measured continuously in frequency and space on resources
during the uplink phase. In Fig. 5.10 the interference power is marked in grey scales,
while the occupied resources are marked in black. The interference level measured
at the mobile terminal during the downlink phase are signaled in a free time slot
to the base station for further consideration. If no collisions occur within this time
slot, the useful power is obtained at the base station as well. With this information,
the mobile terminal is assigned by the base station to suitable frequency-space re-
sources with low interference. The underlying assumption is that the interference
is predictable. However, due to the fluctuation of the interference situation within
the network, caused by allocation of new resources and mobility of the users, the
measurement of useful and interference power is updated after each frame in order
to perform link adaptation.

184 
5 System Level Aspects for Multiple Cell Scenarios
Results
For quantitative analysis, a cellular network consisting of 19 cells is considered. The
wrap-around technique is used to ensure the same number of neighboring cells for
each cell. As mentioned before, a cell is subdivided into three sectors, each of which
served by 8 antennas at the base station. In the following, the downlink from the
base station to the mobile terminal is evaluated, in which the number of receive
antennas at the mobile terminal is set to one. Moreover, the performance for one
Time-Frequency block (TF block) is assumed to be constant. Further parameters
for the simulation are listed in Table 5.2. Additionally, the QoS parameters in Table
5.3 are assumed for the downlink.
Table 5.2: Simulation
Parameters
Value / Assumption
Cell radius
750 m
User distribution
uniform
Carrier frequency
5 GHz
Bandwidth
20 MHz
Duplex scheme
TDD
Channel model
WINNER C2 [6]
MAC-frame duration
2 ms
OFDM-Symbol duration
60 μs
Number of subcarriers
336
Time span of one TF block
24 OFDM symbols
Frequency span of one TF block
8 subcarriers
Number of bits per packet
832
Bandwidth efficiency of PHY modes 1/3, 2/3, 4/3, 8/3, 12/3, 16/3 [bits/s/Hz]
Table 5.3: QoS Parameters
max. delay
100 ms
max. PER
0.01
data rate
1 packet per MAC-frame (416 kbit/s)
Figure 5.11 shows the performance for the different beamforming techniques and
the reference scenario. The percentage of unsatisfied users is plotted versus the
average number of users in a cell. A user is called unsatisfied if his request for a
link connection is denied or his QoS parameters are not fulfilled. The single antenna
case (SISO) serves as a reference. Here, 6 users can be served in average for 5%
unsatisfied users in the system. If fixed beams are applied, the number of users
which can be served is considerably increased to 34. This is due to the following
reasons:
• increased receive power at the mobile terminal due to steering of the transmit
power

5.2 System Concept for a MIMO-OFDM-Based Transmission 
185
• SDMA gains
• better interference situation within the system
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
average number of users per cell
unsatisfied users [%]
SISO
MISO, Fixed Beams
MISO, ZF Beams

tải về 7.55 Mb.

Chia sẻ với bạn bè của bạn: